Мы продолжаем серию интервью с представителями интересных и редких профессий. На этот раз мы поговорили с валидатором одного из банков Татьяной Выставкиной о том, где может работать такой специалист, зачем нужно проверять математические модели и правда ли, что между пиратами и глобальным потеплением есть связь.
Обманчивая корреляция
— Словом «валидатор» называют разных специалистов. Например, в IT такой сотрудник проверяет корректность заполнения поля, а в фармацевтике — процессы создания препаратов на соответствие нормам. А чем занимается валидатор в банке?
Валидатор следит за рисками, связанными с использованием математических моделей, разрабатывает методы и инструменты для их оценки и управления. Моделей в банке огромное множество, они применяются в разных сферах. Например, когда человек подаёт заявку на кредит, банк её одобряет или отклоняет на основе работы модели кредитного скоринга: через неё прогоняется информация о будущем заёмщике. Здесь очень важно, насколько корректно отработает модель: если она ошибётся и клиент не сможет стабильно выплачивать кредит, банк понесёт убытки.
Ещё валидатор исследует возможные альтернативы модели: занимается проверкой и анализом данных, используемых в банковских процессах, чтобы выявить тренды и аномалии. Для этого он может использовать статистические методы, машинное обучение и другие техники.
— В начале разговора вы упомянули математическую модель. Что это такое?
Это способ описать или предсказать поведение и свойства разных процессов или систем с помощью математических уравнений и формул. Представьте, что вам нужно построить миниатюрную копию реального мира из математических символов, чтобы понять, как что-то работает или произойдёт в определённых условиях.
Если мы не знаем, как именно работает модель, мы можем рассматривать её как чёрный ящик: она принимает некоторые входные данные и выдаёт определённые результаты, но сам процесс внутри может быть сложным и непонятным. Хорошая математическая модель должна быть точной, то есть давать результаты, соответствующие реальности.
Простой пример: мы каждый день слушаем прогноз погоды, и любой человек способен выйти на улицу и увидеть, совпал он с реальностью или нет. Подобное сопоставление выполняет и валидатор, только вместо метеосводки он проверяет математические модели.
В работе валидатору важно уметь определить математические парадоксы, когда связь двух явлений оказывается простым совпадением. Скажем, начиная с XIX века уменьшение количества пиратов коррелирует с глобальным потеплением и ежегодным ростом средней температуры воздуха. Можно представить, как математики берут эти данные, строят модель и она работает. Но утверждать, что пираты и температура воздуха связаны, нельзя, это обманчивая корреляция.
Цена ошибки
— Татьяна, какое у вас образование? Насколько вам хватает навыков, полученных в процессе учёбы?
Я окончила специальность «Прикладная математика и информационные технологии» в Финансовом университете при Правительстве РФ. В бакалавриате мы изучили математические методы и занимались программированием, освоили множество прикладных дисциплин в экономике и финансах, которые позволили мне быстрее ориентироваться в причинно-следственных связях моделируемых процессов. Позже в магистратуре учебная программа была больше ориентирована на Data Science.
Моё образование не ограничивается вузом. Ещё в школе я довольно плотно занималась программированием, а сейчас учусь во время работы: читаю статьи в интернете, смотрю видео на YouTube о новых алгоритмах в Data Science и статистических тестах.
Мне повезло попасть сначала в сферу банковского консалтинга, а потом и в сам банк: спрос на дата-сайентистов только формировался, а у меня уже были нужные навыки.
— А как вы стали валидатором?
В начале карьеры я проходила стажировки в банках и выполняла рутинную работу, но при этом имела возможность задавать вопросы о процессах. Потом стала актуарием в консалтинге — это ещё одна довольно редкая профессия. Я проверяла корректность расчётов страховых компаний. Со временем считать вероятность дожития и смерти людей стало грустно, работа с банковскими математическими моделями показалась более интересной, а вычисления — более разнообразными. Я сменила профиль и стала валидатором.
— Что вам даётся тяжелее всего в этой работе?
Грустно находить ошибки, ведь за каждой моделью лежит целый путь, который прошёл разработчик: много часов труда, совместных решений, совещаний. Когда валидатор находит несовершенство в работе модели, то проводит анализ и выносит вердикт, насколько оно критично и как можно его исправить.
Иногда ошибки обнаруживаются на этапе сбора данных, в связи с чем модель приходится разрабатывать и проверять заново. Срок проверки зависит от сложности модели и того, насколько она важна для банка, — в среднем этот процесс занимает от двух до шести недель.
Навыки коммуникации
— Какие карьерные перспективы есть у валидатора?
Самый очевидный путь — повышать свою экспертизу. Например, можно изучать особенности нейросетей, которые пишут тексты и рисуют изображения, чтобы понять, как их корректно проверять.
Ещё один вариант — менторский. Валидатор может стать экспертом, который вырабатывает новые методики в команде и проверяет работу падаванов, строящих модель по инструкции. Он также вправе делиться знаниями и опытом на разных банковских конференциях.
Можно, конечно, уходить совсем в другие сферы, например в медицину: здесь тоже очень активно используют математические методы. Лекарства при разработке тестируют, и цена ошибки на этапе проверки велика — можно нанести вред тысячам людей.
— Какими качествами, на ваш взгляд, должен обладать валидатор?
Прежде всего, достаточно серьёзными навыками коммуникации. Бывает, что человек становится очень крутым математиком, но общение его тяготит. Валидатору же обязательно нужно уметь доказать, почему он прав, а, например, разработчик ошибся. Кроме того, важно уметь признавать свою неправоту.
Ещё валидатору в работе обязательно пригодятся критическое мышление, наблюдательность, изобретательность в суждениях и навык систематизации, умение разложить знания по полочкам. Если человеку неинтересно копаться в чужом коде, а интересней разрабатывать модели самому, то ему будет тяжело работать валидатором.
Полноценное создание модели — достаточно длительное мероприятие. Разработчик может годами строить и постепенно улучшать её. При этом валидатор за меньший срок знакомится со значительным количеством разных моделей и может повлиять на большее число различных процессов. Это ценно и интересно.
Чтобы работать валидатором, нужны знания математики и программирования. Прямо сейчас на Сириус.Курсах открыты несколько курсов по этим направлениям: можно выбрать тот, что по душе, и учиться аж до конца года!